| 多分类器融合的快速高维特征聚类图像分割 |
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| 引用本文： | 黄荣顺,吴宏刚,刘思远.多分类器融合的快速高维特征聚类图像分割[J].国际商务研究,2010,50(3). |
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| 作者姓名： | 黄荣顺 吴宏刚 刘思远 |
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| 作者单位： | 中国民用航空局 第二研究所，成都 610041;中国民用航空局 第二研究所，成都 610041;中兴通讯 成都研究所，成都 610041 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金重点资助项目（60736045） |
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| 摘 要： | 提出一种多分类器融合的快速高维特征聚类图像分割方法，将图像高维
特征数据的分类分解为基于灰度(颜色)特征的最佳模糊分类以及基于空域约束的统计分类等
多个低维特征数据的分类。通过多分类器融合的方法将不同分类器得到的分类结果进行优化
整合，得到最后的分类结果。实验证明：与其它图像分类算法相比，该方法拥有更好的分
割性能并大大提高了计算速度，最大限度地保证了分割算法计算的简单有效性。
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| 关 键 词： | 图像分割 高维特征聚类 多分类器融合 |
Image Segmentation Based on Fast High Dimensional Characteristic Clustering Using Combination of Classifiers |
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| HUANG Rong-shun,WU Hong-gang and LIU Si-yuan.Image Segmentation Based on Fast High Dimensional Characteristic Clustering Using Combination of Classifiers[J].International Business Research,2010,50(3). |
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| Authors: | HUANG Rong-shun WU Hong-gang and LIU Si-yuan |
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| Institution: | The Second Research Institute of CAAC, Chengdu 610041, China;The Second Research Institute of CAAC, Chengdu 610041, China;Institute
of Chengdu, ZTE Corporation, Chengdu 610041, China |
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| Abstract: | A new image segmentation algorithm is proposed which is based on fast hi
gh dimensional characteristic clustering using combination of classifiers.In t
he algorithm, the clustering of high dimensional characteristic data
is divided into optimal fuzzy classifying of grayscale (color) and statistical c
lassifying of spatial constraint information. The classification results of the
two different classifiers are integrated to obtain the final image segmentation
result using combination of classifiers.Experiment result proves the good p
erformance and computation simplicity of the algorithm. |
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| Keywords: | image segmentation high dimensional characteristic clustering combination of classifiers |
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